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无约束最优化中两种改进共轭梯度法的收敛性证明
引用本文:周安娃,范浩,黄青群. 无约束最优化中两种改进共轭梯度法的收敛性证明[J]. 桂林电子科技大学学报, 2011, 31(1): 37-40
作者姓名:周安娃  范浩  黄青群
作者单位:桂林电子科技大学,数学与计算科学学院,广西,桂林,541004
基金项目:国家自然科学基金,广西高校优秀人才资助项目
摘    要:对于无约束优化中已提出的两种改进共轭梯度算法:改进的DY算法(MDY)和新的混合HS-DY算法(NH),证明了其在Wolfe线搜索下的全局收敛性.证明中的关键技巧是利用DY算法公式的一个等价公式,也正是由于该策略的运用,使得证明更为简化,进而得到了上述两种改进的共轭梯度法的全局收敛性.

关 键 词:共轭梯度法  下降方向  全局收敛性

The global convergence of two modified conjugate gradiet methods for optimization
Zhou Anwa,Fan Hao,Huang Qingqun. The global convergence of two modified conjugate gradiet methods for optimization[J]. Journal of Guilin University of Electronic Technology, 2011, 31(1): 37-40
Authors:Zhou Anwa  Fan Hao  Huang Qingqun
Affiliation:Zhou Anwa,Fan Hao,Huang Qingqun(School of Mathematics and Computational Science,Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541004,China)
Abstract:Considering two modified conjugare gradient methods which had been presented: the modified DY method and the new hybrid HS-DY method for unconvex function,we explore the global convergence of these two methods with the Wolfe line search.It is very important to use a equivalence formula of DY method for the proof,which makes it simplify and shows that these modified methods are both globally convergent.
Keywords:conjugate gradient method  descent direction  global convergence  
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